PCL点云最远点采样算法及实现

最新推荐文章于 2025-01-18 08:39:51 发布
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文章标签： 算法 PCL
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本文介绍了PCL库中的最远点采样（FPS）算法，用于从点云数据中选择最大化空间分布的关键点。通过引入PCL库并展示相应的源代码实现，展示了如何加载点云文件、执行FPS算法并将结果保存。该方法在点云处理任务中有广泛应用。

PCL点云最远点采样算法及实现

点云数据是计算机视觉和机器人领域中广泛应用的一种形式，它以离散的点表示物体的三维形状。在点云处理任务中，最远点采样算法（Farthest Point Sampling，FPS）是一种常用的方法，它可以从点云中选择一组具有最大空间分布的关键点。

本文将介绍PCL（Point Cloud Library）中的最远点采样算法，并提供相应的源代码实现。

首先，我们需要导入PCL库和相关头文件：

#include <pcl/point_types.h>
#include <pcl/point_cloud.h>
#include
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PCL 最远点采样【2024最新版】
点云侠的博客
12-24 2936
PCL内置最远点采样函数的使用方法。博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2024年10月15日
PCL 最远点采样（C++详细过程版&多线程加速版）
点云侠的博客
07-15 1802
PCL详细过程版实现的最远点采样以及多线程加速代码
PCL 最远点采样 (Farthest Point Sampling)
DevGlider的博客
08-15 707
本文介绍了最远点采样算法（FPS）在点云处理中的应用。通过选择距离已选点集最远的点，FPS 可以构建具有均匀分布的离散点集。我们提供了 Python 实现的示例代码，并演示了如何在输入的点云数据集上应用 FPS 算法。希望本文对您理解和使用最远点采样算法有所帮助。
PCL 最远点采样(FPS)
纵马踏花向自由
10-02 755
最远点采样的基本思想是：在每次迭代中，从未选中的点中选择一个与已选点集中距离最远的点。通过这种方式，可以确保所选点在空间上的分布尽可能均匀。这种方法特别适用于处理大规模点云数据
PCL点云最远点采样算法：在点云处理中实现高效的最远点采样
RxCode的博客
09-24 299
在每一次迭代中，我们使用KD树的最近邻搜索方法找到离当前点最远的点，并将其添加到采样点集合中。总结起来，本文介绍了如何使用PCL库中的最远点采样算法实现高效的点云采样。通过选择具有代表性的点子集，我们可以减少点云数据的规模，同时保留重要特征，从而提高点云处理的效率和准确性。最远点采样算法（Farthest Point Sampling，FPS）是一种常用的点云处理方法，用于从给定的点云数据集中选择最具代表性的点子集。点云库（PCL）是一个广泛使用的用于点云处理的开源库，提供了丰富的点云数据处理算法和工具。
【2025最新版】PCL点云处理算法汇总（C++长期更新版）
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01-18 62万+
PCL学习目录。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年11月11日。
点云最远点采样（Python）
fun_always的博客
03-23 4305
最远点采样（FPS）可以设置采样的点数，比起网格采样等方法更加实用，被应用在点云处理方法中（例如PointNet++）。缺点是每次要计算两个集合中所有点的相对距离，计算量较大。但实际上，采取矩阵运算的实现方式，计算速率也能接受。 下面是FPS的Python实现，主要包括计算索引和映射点两步骤，度量使用欧式距离。 def FarthestPointSampling_ForBatch(xyz, npoint): B, N, C = xyz.shape centroids = np.zer
最远点采样
twnkie的博客
10-20 519
输入点云首先，需要有一个点云数据作为输入。这个点云可以是从文件中读取的，也可以是程序中生成的。构建K-D树为了快速找到距离已选择点集最远的点，通常会构建一个K-D树（K-Dimensional Tree）。K-D树是一种分割k维空间的数据结构，它允许对点云进行高效的最近邻搜索。选择初始点从输入点云中随机选择一个点作为初始点，或者根据其他标准选择（在PCL中，默认是随机选择，但可以通过设置来改变这一行为）。迭代选择最远点从初始点开始，迭代地选择距离当前已选择点集最远的点。
CloudCompare&PCL 最远点采样（FPS）
dayuhaitang1的博客
07-10 1140
CloudCompare&PCL 最远点采样（FPS）
PCL中的FPS(最远点采样)源码
Jared_Chen的博客
08-31 511
例如：继续选取点，分别计算剩余各点到P0,P1,P2的距离，并选取最短的那个距离作为某点到P1，P2，P3整体的距离，然后选取这些点中距离最大的那个点，记为P3。另一种规范的做法是：求整个数据点(点云)的重心(即所有点坐标求和平均得到的坐标点)，选取距离重心最远的点，记为P0。4. 对于剩下的每个点，分别计算到P0和P1的距离，并选取最短的那个作为这个点到P0,P1整体的距离。计算这些距离后选择距离最大的那个点，记为P2。3. 然后，我们继续选取剩余的所有点中距离P0最远的点，记为P1。
PCL点云上采样（固定输出点数）： Random Sample
AmbitiousRuralDog的博客
05-21 9644
背景：这个算法，pcl官方没有指导教程。注：一些场景中，需要点云集里的点云的点数量恒定。那么我们就需要点云下采样。pcl 的voxel grid filter能下采样，但不能保证输出点的数量恒定，而Random Sample能。我自己也动手写了一个类似的算法，点击打开链接。1. 代码：#include &lt;pcl/filters/random_sample.h&gt; #include &lt...
PCL 随机选取一点并计算距离它最远的点【2025最新版】
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12-23 3080
从点云中选取一个点并计算距离该点最远的一个点是实现手写4PCS及其改进算法的重要一步。博客长期更新，本文最近更新时间为：2025年1月15日。
PCL 使用MLS对点云上采样【2025最新版】
点云侠的博客
02-27 36万+
上采样 ：上采样是一种表面重建方法，当你有比你想象的要少的点云数据时，上采样可以帮你恢复原有的表面（S），通过内插你目前拥有的点云数据，这是一个复杂的猜想假设的过程。所以构建的结果不会百分之一百准确，但有时它是一种可选择的方案。所以，在你的点云云进行下采样时，一定要保存一份原始数据！博客长期更新，本文最近一次更新时间为：2025年1月1日。
PCL :实现使用MLS对点云上采样（附完整源码）
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PCL :实现使用MLS对点云上采样（附完整源码）
PCL中的MLS方法实现点云上采样
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08-31 619
在PCL（点云库）中，使用最小二乘（Moving Least Squares, MLS）方法可以对点云进行上采样。MLS可以通过拟合局部表面模型来估计缺失的点，并生成新的采样点，从而提高点云数据的密度和质量。局部曲面拟合：对每个点进行局部曲面拟合，以估计其周围点云的表面模型。通过以上的步骤，我们可以轻松地在PCL中实现MLS方法对点云的上采样操作。这种方法可以有效增加点云数据的密度，提高后续点云处理算法的精度和效果。函数进行MLS上采样操作，生成上采样后的点云数据。PCL中的MLS方法实现点云上采样。
PCL MLS点云上采样——高效增加点云密度
PixelLoom的博客
08-14 959
为了解决这个问题，我们可以使用PCL（点云库）中的MLS（Moving Least Squares）算法进行点云上采样，以有效地增加点云的密度。通过使用MLS算法，我们可以高效地增加点云的密度，从而改善点云数据的质量，为后续的点云处理任务奠定基础。MLS点云上采样算法能够有效增加点云密度，提高点云数据的质量。因此，在进行点云后续处理之前，使用MLS点云上采样可以提高后续算法的准确性和可靠性。然后，根据拟合模型，算法会计算出在该点处的新位置，从而实现点云的上采样。最后，执行MLS点云上采样并保存结果。
PCL：实现测试最远点采样（附完整源码）
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PCL MLS点云上采样
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PCL 实现点云数据的均匀采样
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08-02 465
点云采样是三维点云处理的重要环节之一，它可以用于点云数据的降采样、稀疏化以及模型生成等多个应用场景。以上就是使用 PCL 实现点云数据均匀采样的方法，通过 VoxelGrid 过滤器可以方便地对点云进行快速降采样操作。综上所述，通过使用 PCL 库提供的 VoxelGrid 过滤器，我们可以实现对模型数据的均匀采样。在上述代码中，我们创建了一个 VoxelGrid 过滤器对象，并将输入点云设置为待处理的点云数据。接下来，我们可以使用 VoxelGrid 过滤器对点云进行降采样，实现点云的均匀分布。
点云最远点采样
最新发布
03-20
### 点云最远点采样的实现方法与算法 #### 原理概述 最远点采样（Farthest Point Sampling, FPS）的核心目标是从点云数据集中选取一组具有最大间隔的代表性点[^1]。该方法通过迭代的方式逐步选择离已选点集合中最远...
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